---
title: "Encoder (Transformer) (PL)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Encoder_(Transformer)_(PL)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Encoder_(Transformer)_(PL)"
language: "pl"
categories:
  - "Category:Core LLM concepts"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Polish"
revision_id: 1953
wiki_created_at: 2026-09-06T22:56:30Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:56:30Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:48:39Z
---

# Encoder (Transformer) (PL)

**Enkoder** (ang. Encoder, koder) — w uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu jest to komponent sieci neuronowej, którego głównym zadaniem jest przekształcenie wejściowej sekwencji danych (na przykład tekstu lub obrazu) w bogate reprezentacje numeryczne, zwykle nazywane **ukrytym stanem**, **wektorem kontekstowym** lub **embeddingiem**. Reprezentacja ta uchwytuje kluczowe cechy i semantykę danych wejściowych w formie wygodnej do dalszego przetwarzania.

W szerszym sensie, w teorii informacji, enkoder to dowolne urządzenie lub algorytm, który przekształca informację z jednego formatu na inny, często w celu kompresji lub transmisji.

## Koncepcja i przeznaczenie

Podstawowym celem enkodera w sieciach neuronowych jest wyekstrahowanie z danych wejściowych użytecznych cech i „zakodowanie" ich w gęstym wektorze o stałej długości. Proces ten można rozpatrywać jako formę nieliniowej redukcji wymiarowości, gdzie wysokowymiarowe i rzadkie dane wejściowe (na przykład tekst reprezentowany wektorami one-hot) przekształcane są w niskowymiarową, lecz informatycznie nasyconą przestrzeń wektorową (przestrzeń latentną).

Zakodowany wektor może następnie zostać wykorzystany:

- **Przez dekoder** do generowania nowej sekwencji (na przykład w tłumaczeniu maszynowym).
- **Przez klasyfikator** do rozwiązywania zadań analizy (na przykład określanie wydźwięku tekstu).
- Do zadań wymagających rozumienia całego kontekstu wejściowego.

## Enkoder w różnych architekturach

### Enkoder w autoenkoderze

Jednym z klasycznych przykładów jest architektura **autoenkodera**. Składa się on z dwóch części:

1.  **Enkoder:** Kompresuje dane wejściowe do ukrytej reprezentacji o mniejszej wymiarowości (kod latentny).
2.  **Dekoder:** Próbuje odtworzyć oryginalne dane z tej skompresowanej reprezentacji.

Ucząc taką sieć minimalizowania błędu rekonstrukcji, enkoder uczy się wyodrębniać najważniejsze cechy z danych.

### Enkoder w rekurencyjnych sieciach neuronowych (RNN/LSTM)

Przed pojawieniem się architektury Transformer, enkodery w zadaniach przetwarzania sekwencji (seq2seq) budowano na podstawie rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN) lub ich ulepszonej odmiany LSTM.

- **Zasada działania:** Enkoder RNN przetwarza sekwencję wejściową token po tokenie. Na każdym kroku aktualizuje swój **ukryty stan**, włączając informację o bieżącym tokenie i poprzednim stanie. Końcowy ukryty stan uzyskany po przetworzeniu całej sekwencji traktowany jest jako wektor kodujący sens całej sekwencji wejściowej. Wektor ten często nazywany jest **wektorem kontekstowym** lub „wektorem myśli" (thought vector).

### Enkoder w architekturze Transformer

Rewolucja w przetwarzaniu języka naturalnego wiąże się z pojawieniem się enkodera opartego na architekturze **Transformer**. W odróżnieniu od RNN, przetwarza on wszystkie tokeny sekwencji równolegle.

Enkoder Transformera składa się ze stosu ($N$) identycznych warstw. Każda warstwa ma dwie główne podwarstwy:

1.  **Wielogłowowa samo-uwaga (Multi-Head Self-Attention):** Mechanizm ten pozwala każdemu tokenowi w sekwencji wejściowej „zwracać uwagę" na wszystkie pozostałe tokeny i ważyć ich istotność dla tworzenia własnej kontekstualnej reprezentacji. Umożliwia to modelowi uchwytywanie złożonych zależności między słowami, niezależnie od ich pozycji.
2.  **Sieć w pełni połączona (Feed-Forward Network):** Stosowana jest do reprezentacji każdego tokenu osobno w celu dalszej nieliniowej transformacji.

Kluczowa różnica między enkoderem Transformera a enkoderem RNN polega na tym, że na wyjściu dostarcza on nie jeden wektor kontekstowy, lecz **sekwencję skontekstualizowanych wektorów** — po jednym dla każdego tokenu wejściowego. Każdy taki wektor zawiera informację o swoim tokenie w kontekście całej sekwencji.

## Typy modeli opartych na enkoderze

### Modele enkoder-dekoder

Jest to klasyczna architektura do zadań przekształcania sekwencji na sekwencję (seq2seq), takich jak tłumaczenie maszynowe czy sumaryzacja.

- **Zasada działania:** Enkoder przetwarza całą sekwencję wejściową (na przykład zdanie w języku źródłowym). Jego wyjściowe reprezentacje są następnie przekazywane dekoderaowi, który korzystając z nich, autoregrestracyjnie generuje wyjściową sekwencję (zdanie w języku docelowym). Dekoder „patrzy" na wyjście enkodera za pomocą specjalnego mechanizmu **uwagi krzyżowej (cross-attention)**.
- **Przykłady:** Oryginalny Transformer, T5, BART.

### Modele tylko-enkoder (Encoder-Only)

Modele te wykorzystują wyłącznie stos enkoderów Transformera.

- **Zasada działania:** Są przeznaczone do zadań wymagających głębokiego rozumienia kontekstu całego tekstu wejściowego. Dzięki dwukierunkowej naturze mechanizmu samo-uwagi tworzą bogate kontekstualne reprezentacje dla każdego tokenu.
- **Zastosowanie:** Idealne do zadań analizy i rozumienia języka (NLU), takich jak:
  - Klasyfikacja tekstu (na przykład analiza wydźwięku).
  - Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER).
  - Odpowiadanie na pytania (Question Answering), gdzie odpowiedź stanowi fragment tekstu.
- **Przykład:** BERT i jego pochodne (RoBERTa, ALBERT).

## Związek z dekoderem

W architekturze enkoder-dekoder enkoder i dekoder pełnią komplementarne role:

- **Enkoder** odpowiada za **rozumienie** sekwencji wejściowej.
- **Dekoder** odpowiada za **generowanie** sekwencji wyjściowej.

Kluczowym ogniwem łączącym je jest mechanizm **uwagi krzyżowej (cross-attention)** wewnątrz dekodera. Na każdym kroku generowania dekoder formuje zapytanie (Query) na podstawie już wygenerowanej części sekwencji wyjściowej i używa go, aby „zwrócić uwagę" na wyjściowe reprezentacje enkodera (które służą jako klucze i wartości — Key i Value). Pozwala to dekoderowi skupić się na najbardziej relewantnych częściach sekwencji wejściowej przy generowaniu kolejnego tokenu.

## Literatura

- Hinton, G. E.; Salakhutdinov, R. R. (2006). *Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks*. *Science*. DOI:10.1126/science.1127647.
- Cho, K. et al. (2014). *Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation*. arXiv:1406.1078.
- Sutskever, I.; Vinyals, O.; Le, Q. V. (2014). *Sequence to Sequence Learning with Neural Networks*. arXiv:1409.3215.
- Bahdanau, D.; Cho, K.; Bengio, Y. (2015). *Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate*. arXiv:1409.0473.
- Kingma, D. P.; Welling, M. (2014). *Auto-Encoding Variational Bayes*. arXiv:1312.6114.
- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. arXiv:1706.03762.
- Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. arXiv:1810.04805.
- Dai, Z. et al. (2019). *Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context*. arXiv:1901.02860.
- Raffel, C. et al. (2020). *Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer*. arXiv:1910.10683.
- Brown, T. B. et al. (2020). *Language Models Are Few-Shot Learners*. arXiv:2005.14165.
- Dosovitskiy, A. et al. (2020). *An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale*. arXiv:2010.11929.

## Zobacz też

- BERT